VoC로는 충분하지 않은 이유
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요약
고객의 소리에 귀를 기울이는 아이디어는 비즈니스 자체 만큼이나 오래됐습니다. 시간이 지나면서 "VoC"로 공식화된 이 관행에는 인터뷰, 설문조사 및 포커스그룹이 포함되었습니다. 그리고 최근에는 구매후 설문, 피드백 양식, 후속 이메일을 통해 이러한 방식을 온라인으로 가져오려는 노력이 있었습니다.
고객 경험을 이해하고 개선하는데 있어 피드백이 중요하다는 것에는 의심의 여지가 없습니다. 그러나 점점 더 경쟁이 치열해지는 오늘날의 디지털 환경에서 VoC 데이터만으로 충분할까요?
불완전한 스냅샷
VoC라는 용어가 처음 1993년에 만들어졌을 때 설문조사 및 포커스그룹과 같은 방법은 기억이 고객을 이해할 수 있는 유일한 방법이었습니다. 그후로 많은 것이 바뀌었고, 점점 더 많은 디지털 중심의 비즈니스가 생겨왔습니다.
물론 VoC는 온라인에서 고객과 연결할 수 있는 신기술로 계속해서 확산되고 있습니다. 하지만 수집된 피드백은 종종 고객이 실제로 제품이나 서비스를 어떻게 사용하고 있는지, 이탈의 원인이 있다면 무엇인지에 대해서는 거의 언급하지 않습니다.
이것이 바로 중요한 문제입니다. 의미있는 컨텍스트에 대한 이해없이 작은 시점 단위의 샘플을 사용하는 경우가 많습니다. 그 결과 고객 경험을 연결하는 복잡한 행동을 놓칩니다.
예를 들자면, 고객에게 식사경험을 평가하도록 요청하는 레스트랑의 피드백 카드에서 고객들이 첫방문인지, 10번째 방문인지, 무엇을 주문했는지, 식당이 얼마나 바빴는지와 같은 정보에 비추어 볼 때 그 대답은 얼마나 달라질까요? 아니면 카드가 더 전략적으로 처음 식사하는 사람들에게만 배포되었다면 어떨까요?
VoC는 UX방법론의 단일 도구
VoC가 제공하는 일반화된 데이터는 고객 경험을 개선하는 데 크게 도움이 되지 않습니다. 특히 필터링, 요약 및 행동 컨텍스트에서 벗어난 데이터가 제품팀의 책상에 도착하는 경우에는 더욱 그렇습니다.
VoC가 하지 않는 것은 솔루션이 무엇인지 알려주는 것입니다. 이를 위해서는 문제와 솔루션이 잘 맞는지 테스트하기 위해 실험을 실행해야합니다.
VoC는 훌륭한 UX방법론 중의 하나일 뿐이고 고객 경험에 대한 보다 포괄적인 관점을 가져야합니다.
정성적, 정량적 데이터의 한쪽에만 치우친다면 어떻게될까요?
· 정성 데이터에만 집중한다면?
"고객에 대한 이해는 깊지만 우리가 하는 일이 실제로 도움이되는지 효과가 있는지 모르겠어요."
· 정량 데이터에만 집중한다면?
"우리는 데이터 중심이지만 누구를 위해 만드는걸까요? 일은 잘 되는것 같지만 왜 그런지 모르겠어요. 일부에 대한 최적화만을 쫓고있어요."
· 정성+정량 데이터를 잘 활용하고 있다면?
"고객을 이해하고 고객이 제품을 사용하는 방식을 잘 이해하는 균형을 지키고 있어요"
훌륭한 팀들을 어떻게 하나요?
고객 여정 전반에 걸친 복잡한 관계를 설명하는 세분화된 행동 데이터 캡쳐
심도있는 정성적, 정량적 연구 및 분석방법을 모두 수용
개별 및 연결된 행동이 주요 지표에 어떤 영향을 미치는지 이해하고, 이를 활용해 추적하고 영향을 미치는 올바른 측정 기준을 결정
해당 데이터를 사용해 특정 사용자 그룹의 요구사항에 맞게 제품 경험을 개인화하고 맞춤화
변경사항을 빠르게 구현하고 그 영향을 측정하여 피드백 루프 닫기
VoC와 제품 분석을 혼합함으로써 기업은 고객과 자신을 위한 가치를 창출할 수 있는 진정한 기회를 얻게 됩니다. 다양한 VoC 메트릭과 접근방식의 장점에 대해서는 논쟁의 여지가 있지만 조직이 개발자와 디자이너를 고객과 거리를 두게한 채 VoC에만 의존한다면 문제가 됩니다.
빠르게 디지털화되는 세상에서 경쟁력을 유지하고자 하는 기업은 고객 경험에 대한 보다 포괄적인 관점이 필요합니다.
불완전한 스냅샷
VoC라는 용어가 처음 1993년에 만들어졌을 때 설문조사 및 포커스그룹과 같은 방법은 기억이 고객을 이해할 수 있는 유일한 방법이었습니다. 그후로 많은 것이 바뀌었고, 점점 더 많은 디지털 중심의 비즈니스가 생겨왔습니다.
물론 VoC는 온라인에서 고객과 연결할 수 있는 신기술로 계속해서 확산되고 있습니다. 하지만 수집된 피드백은 종종 고객이 실제로 제품이나 서비스를 어떻게 사용하고 있는지, 이탈의 원인이 있다면 무엇인지에 대해서는 거의 언급하지 않습니다.
이것이 바로 중요한 문제입니다. 의미있는 컨텍스트에 대한 이해없이 작은 시점 단위의 샘플을 사용하는 경우가 많습니다. 그 결과 고객 경험을 연결하는 복잡한 행동을 놓칩니다.
예를 들자면, 고객에게 식사경험을 평가하도록 요청하는 레스트랑의 피드백 카드에서 고객들이 첫방문인지, 10번째 방문인지, 무엇을 주문했는지, 식당이 얼마나 바빴는지와 같은 정보에 비추어 볼 때 그 대답은 얼마나 달라질까요? 아니면 카드가 더 전략적으로 처음 식사하는 사람들에게만 배포되었다면 어떨까요?
VoC는 UX방법론의 단일 도구
VoC가 제공하는 일반화된 데이터는 고객 경험을 개선하는 데 크게 도움이 되지 않습니다. 특히 필터링, 요약 및 행동 컨텍스트에서 벗어난 데이터가 제품팀의 책상에 도착하는 경우에는 더욱 그렇습니다.
VoC가 하지 않는 것은 솔루션이 무엇인지 알려주는 것입니다. 이를 위해서는 문제와 솔루션이 잘 맞는지 테스트하기 위해 실험을 실행해야합니다.
VoC는 훌륭한 UX방법론 중의 하나일 뿐이고 고객 경험에 대한 보다 포괄적인 관점을 가져야합니다.
정성적, 정량적 데이터의 한쪽에만 치우친다면 어떻게될까요?
· 정성 데이터에만 집중한다면?
"고객에 대한 이해는 깊지만 우리가 하는 일이 실제로 도움이되는지 효과가 있는지 모르겠어요."
· 정량 데이터에만 집중한다면?
"우리는 데이터 중심이지만 누구를 위해 만드는걸까요? 일은 잘 되는것 같지만 왜 그런지 모르겠어요. 일부에 대한 최적화만을 쫓고있어요."
· 정성+정량 데이터를 잘 활용하고 있다면?
"고객을 이해하고 고객이 제품을 사용하는 방식을 잘 이해하는 균형을 지키고 있어요"
훌륭한 팀들을 어떻게 하나요?
고객 여정 전반에 걸친 복잡한 관계를 설명하는 세분화된 행동 데이터 캡쳐
심도있는 정성적, 정량적 연구 및 분석방법을 모두 수용
개별 및 연결된 행동이 주요 지표에 어떤 영향을 미치는지 이해하고, 이를 활용해 추적하고 영향을 미치는 올바른 측정 기준을 결정
해당 데이터를 사용해 특정 사용자 그룹의 요구사항에 맞게 제품 경험을 개인화하고 맞춤화
변경사항을 빠르게 구현하고 그 영향을 측정하여 피드백 루프 닫기
VoC와 제품 분석을 혼합함으로써 기업은 고객과 자신을 위한 가치를 창출할 수 있는 진정한 기회를 얻게 됩니다. 다양한 VoC 메트릭과 접근방식의 장점에 대해서는 논쟁의 여지가 있지만 조직이 개발자와 디자이너를 고객과 거리를 두게한 채 VoC에만 의존한다면 문제가 됩니다.
빠르게 디지털화되는 세상에서 경쟁력을 유지하고자 하는 기업은 고객 경험에 대한 보다 포괄적인 관점이 필요합니다.🧑🏻⚕️ 요약자
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2022/06/17
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